中國報告大廳網訊,隨著自動駕駛技術的快速發展,如何提升複雜場景下的行車安全性成為行業關注焦點。近期,某科技公司宣布其研發的VLA(視覺、語言、動作)多模態融合模型即將進入消費市場,這一創新成果為智能駕駛的安全性與適應性提供了全新解決方案。該模型以防禦性駕駛為核心設計理念,通過多維度感知與決策能力顯著降低潛在風險,並計劃於2025年推動超過5款搭載此技術的AI汽車量產上市。
中國報告大廳發布的《2025-2030年全球及中國模型行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出,VLA模型的核心優勢之一是其對駕駛環境的空間分析能力,能夠有效解決動態與靜態盲區問題。例如在狹窄橋洞轉彎時,系統不僅能識別前方障礙物(如橋墩),還能通過空間推理判斷左前側是否存在視野遮擋區域,並主動規劃減速或繞行策略。這種「透視眼」般的感知技術,使AI駕駛系統能提前預判潛在危險,將傳統盲區風險轉化為可計算的安全決策。
針對複雜交通場景中常見的非標準化障礙物(如載貨三輪車),VLA模型實現了從「識別物體」到「理解行為」的跨越。當系統檢測到前方出現三輪車時,不僅能準確分類其類型,還會結合實時路況分析出該車輛可能存在的低速行駛、變道傾向等特徵,並據此生成安全距離控制與避讓策略。這種多模態融合的決策機制顯著提升了對特殊場景的適應能力。
通過視覺與語言模型的深度整合,VLA系統可實時解析道路標識牌上的文字信息(如限速、禁行提示),並將其轉化為具體的駕駛指令。例如當遇到「前方施工繞行」標牌時,系統會自主規劃替代路線,同時向駕駛員提供語音提示。這種跨模態的信息處理能力,使車輛對複雜交通規則的響應速度和準確性達到新高度。
除環境感知外,VLA模型還支持多場景下的語音控制功能。用戶可通過自然語言指令調整駕駛模式或查詢路況信息,在提升操作便利性的同時,減少手動干預可能引發的風險。例如在高速行駛中,駕駛員只需簡單說出「保持車道」,系統即可自動維持安全軌跡。
技術落地與產業影響展望
目前該模型已完成真實道路測試,預計2025年內將有超過5款搭載此系統的AI汽車推向市場。這一突破不僅強化了智能駕駛在複雜場景下的安全性,更通過多模態融合技術為行業提供了可擴展的解決方案。隨著VLA模型的商業化應用,其「六邊形戰士」般的綜合能力有望加速汽車產業向智能化、安全化轉型,並重新定義未來出行的技術邊界。